Bases de données et systèmes de gestion de bases de données

Présentation au sujet: "Bases de données et systèmes de gestion de bases de données"— Transcription de la présentation:

1 Bases de données et systèmes de gestion de bases de données

2 Exemple accessible via une interface Web
Une base de données consultable en ligne : The Trans-atlantic slave trade database: Voir notamment « The African Name Database » et le lien avec la vue sur les voyages

3 Généralités Fichiers manuels : idée de la boîte de fiches
Tenir à jour des fichiers manuels : une activité « vieille comme le monde » Possibilités nouvelles offertes par l’informatique, mais aussi nouvelles contraintes

4 Définitions (Wikipedia) Une base de données est un lot d’informations stockées dans un dispositif informatique (Une définition plus précise) Une base de données est un ensemble de données structurées, fiables, cohérentes, partagées par des utilisateurs ayant des besoins différents. Un système de gestion de bases de données (SGBD) est un logiciel permettant de gérer et de manipuler une base de données.

5 Une base de données s’appuie sur un modèle logique :
Ce qui est stocké dans la base de données est vrai Ce qui ne s’y trouve pas est faux (hypothèse du monde clos) Exemples : base de données des horaires de la SNCF, catalogue d’une bibliothèque Préoccupations majeures : Cohérence et consistance des données Non redondance, car la redondance est source d’incohérences Intégrité des données, pas de données inaccessibles

6 Bases de données : des besoins et des objectifs divers
Systèmes documentaires : gros volumes de données, informations stables, Bases de données d’annuaires : le carnet d’adresse de votre logiciel de mail, l’annuaire LDAP de l’UBO D’autres exemples : Apogée, logiciels de comptabilité/gestion, horaires SNCF, etc : utilisent des SGBDR (systèmes de gestion de bases de données relationnelles)

7 Idées essentielles présentes dans la définition:
Stockage des données indépendant des traitements Utilisateurs ayant des besoins différents, se connectant à l’aide d’outils variés Différents outils à disposition des utilisateurs : vues sur la base de données, front-end, ….

8 Interface utilisateur,
Données Moteur de base de données Front-end, Interface utilisateur, Logiciel métier Interface de communication (plus ou moins normalisée)

9 Exemples de SGBDR (ou presque relationnels)
Des outils comportant un « front end » intégré : Microsoft Access, Filemaker Pro, OpenOffice Base, 4ème Dimension Moteurs de bases de données : Oracle, Microsoft SQL Server, Interbase, MySQL, SQLite, etc Plusieurs composants assemblés : MySQL + PHP MyAdmin Outils d’interrogation sans moteur de base de données: Microsoft Query, logiciels de Statistiques tq Statistica Logiciels « métiers » s’appuyant sur un SGBDR : logiciels de traitement d’enquête tels que Sphinx ou ModaLisa

10 Modèle relationnel - Algèbre relationnelle
Un seul type d’objet : les tables ou relations Schéma d’une relation, extension de la relation Opérations sur les tables : ajout ou suppression de n-uplets, sélection, projection, jointure Créer une relation (ou table) : lui donner un nom, et définir ses attributs et leurs types L’un des attributs a un rôle particulier : identifiant ou clé, clé primaire

11 Nom Rue Ville CP Tél Dupond Rue du Lac Brest 29200 43 44 45 Duval
Schéma de la table « Mes Amis » Mes Amis (Nom, Rue, Ville, CP, Téléphone) Extension de la table : Nom Rue Ville CP Tél Dupond Rue du Lac Brest 29200 Duval Place de la Gare Durand Quimper 29000 Martin Rue de Brest Morlaix 29300

12 Ville CP Brest 29200 Quimper 29000 Morlaix 29300
Projection sur un ensemble d’attributs : ne conserver que les colonnes correspondant à ces attributs et supprimer les doublons éventuels. Exemple : « Les villes dans lesquelles j’ai des amis » Ville CP Brest 29200 Quimper 29000 Morlaix 29300

13 Nom Rue Ville CP Tél Dupond Rue du Lac Brest 29200 43 44 45 Duval
Sélection selon une condition: ne conserver que les n-uplets satisfaisant la condition. Exemple : sélectionner « mes amis brestois ». La condition est alors: Ville=Brest. Nom Rue Ville CP Tél Dupond Rue du Lac Brest 29200 Duval Place de la Gare

14 Bâteau (Id-Bat, Nom, Nationalité)
Jointure entre deux tables sur un attribut commun : schéma obtenu par « réunion » des deux schémas. N-uplets obtenus en concaténant les n-uplets de chacune des deux tables pour lesquels l’attribut a la même valeur. Bâteau (Id-Bat, Nom, Nationalité) Id-Bat Nom Nationalité 1 Formiga Portugal 2 Jeune Louis France 3 Xerxes Espagne Voyage (Id-Voyage, Date, Bateau) Id-Voyage Date Bateau V1 1821 1 V2 1825 2 V3 1826

15 Jointure sur les attributs Id-Bat et Bateau :
Id-Voyage Date Bateau=Id-Bat Nom Nationalité V1 1821 1 Formiga Portugal V2 1825 2 Jeune Louis France V3 1826

16 Problème : organiser en tables des données issues du monde réel.
Développements à partir du modèle relationnel : Dépendances fonctionnelles : B dépend fonctionnellement de A si la connaissance de A induit celle de B. Formes normales Première forme normale : pas d’attribut multivalué Deuxième forme normale : tout attribut non clé dépend fonctionnellement de la (ou des) clés Etc.

17 Vocabulaire Algèbre relationnelle SGBD (Access, OOBase, etc)
Modèle entités-associations Relation ou table Table Entité – certaines associations N-uplet Enregistrement Occurrence d’entité Jointure Relation Certaines associations Type de relation Cardinalités

18 Modèle Conceptuel des Données
« Schématiser » les informations du monde réel, les structurer, avec un double objectif : Respecter leur sémantique, leur signification dans le monde réel Permettre la traduction de cette schématisation sous forme d’un schéma de base de données. Modèle entités associations : Peter Chen, Hubert Tardieu Pour illustrer la démarche : l’exemple que nous traiterons ensuite sous Access : L’enquête agricole de 1852. Lien :

19 Informations et données
Dans le monde réel : des informations, contenues dans des rubriques de documents. Voir, pour notre exemple : Donnée : forme « normalisée » d’une information présente dans une rubrique de document.

20 « Qualités » d’une donnée
Donnée élémentaire ou donnée composée : nom, prénom sont des données élémentaires, identité (sous la forme nom + prénom) est une donnée composée. Donnée de base ou donnée calculée: une donnée calculée peut être retrouvée à partir d’autres données, à l’aide d’un « calcul ». Ne pas confondre donnée calculée et donnée numérique

21 Types de données Type « texte de longueur fixe » ou alphanumérique
Type « nombre » (entier, nombre réel, …) Type « texte de longueur libre » ou « memo » Type booléen (vrai/faux, oui/non) Type « date » ou « date / heure » Type « objet externe » ou binaire (par exemple un fichier, une image, etc)

22 Dictionnaire des données
Recensement des données manipulées dans le domaine étudié : attribuer à chaque donnée un nom, un type, une description -> constituer un dictionnaire des données. Sur notre exemple : utiliser les 2 fichiers descriptif-detaille.xls et Enquete-Agricole-Cereales.xls

23 Données et entités Certaines données se regroupent naturellement car elles correspondent à un même objet du monde réel : ce sont des attributs d’une même entité. Sur notre exemple : Des départements Des arrondissements ou cantons Des céréales (peut-être) des productions

24 Représentation des entités
Département Canton No-Dept Nom Dept Id-Canton Nom Chef-lieu Céréale Id-Céréale Libellé

25 Associations entre entités
Un canton fait partie d’un département : 1:n 1,1 1,n Fait partie de Canton Département Un canton produit des céréales : Canton produit Céréale 0,n n:m

26 Attributs d’associations
Un canton produit des céréales : Canton produit Céréale 0,n n:m Nb Hectares Qté Semence Produit par ha etc.

27 Une entité est une collection homogène d’occurrences d’entité.
Une occurrence d’entité est un exemplaire différentiable et identifiable d’une chose, d’une personne ou d’un concept abstrait pour lequel on doit gérer des informations significatives Les liens entre les entités, qui s’expriment souvent par des verbes, sont modélisés par des associations entre les entités.

28 Cardinalités des associations
1,1 - 1,1 ou 1,1 - 0,1 :un à un 1,1 – 1,n : hiérarchique totale 1,1 – 0,n ou 0,1 – 1,n ou 0,1 – 0,n : hiérarchique partielle 1,n – 1,n ou 0,n – 1,n ou 0,n – 0,n : plusieurs à plusieurs

29 Validation du MCD Le MCD représente-t-il correctement le monde réel ?
Toutes les données du dictionnaire des données figurent-elles dans le MCD ? Chaque donnée apparaît-elle bien une seule fois dans le MCD ?

30 Traduction du MCD dans le modèle relationnel
A chaque entité correspond une table Une association « plusieurs à plusieurs » ou une association faisant intervenir plus de 2 entités se traduit par une table ayant pour attributs : Les clés des entités participantes Les attributs éventuels de l’association Une association hiérarchique ou « un à un » peut souvent se traduire par l’ajout de la clé de l’entité du côté « n » à la table correspondant à l’entité du côté « un ».